Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) dikembangkan oleh Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia untuk ujian bahasa Indonesia. Skripsi ini akan membahas mengenai pengembangan SIMPLE-O untuk penilaian ujian bahasa Indonesia menggunakan metode Siamese Manhattan Long Short-Term Memory (LSTM) dan bahasa pemrograman Python. Terdapat dua dokumen yang akan menjadi input, yaitu jawaban esai dari peserta ujian dan jawaban referensi dari penguji. Kedua jawaban diproses dengan layer LSTM yang sama. Selanjutnya, kemiripan antara keduanya dihitung dengan fungsi persamaan. Pengujian dengan dataset jawaban dummy mendapatkan nilai MAE dan RMSE sebesar 0.0254 dan 0.0346. Kemudia, pengujian dengan dataset jawaban asli mendapatkan nilai MAE dan RMSE terbaik sebesar 0.1596 dan 0.2190. Rata-rata nilai akurasi yang didapatkan adalah 92.82 untuk fase training dan 84.03 untuk validasi.

---

The Automatic Essay Assessment System (SIMPLE-O) was developed by the Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Indonesia for the Indonesian language test. This thesis will discuss the development of SIMPLE-O for the assessment of Indonesian language tests using the Siamese Manhattan Long Short-Term Memory (LSTM) method and the Python programming language. There are two documents that will be input, essay answers from examinees and answer answers from examiners. Both answers are processed with the same LSTM layer. Next, the similarity between the two is calculated by the similarity function. Testing with dummy answer dataset produces MAE and RMSE values of 0.0254 and 0.0346. Then, testing with the real answer dataset produces MAE and RMSE values of 0.1596 and 0.2190. The average accuracy value obtained was 92.82 for the training phase and 84.03 for validation.

Abstrak :
Skripsi ini membahas mengenai pengembangan Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) yang dirancang dengan menggunakan hybrid CNN dan Bi-LSTM dan Manhattan Distance untuk penilaian esai Bahasa Jepang. Sistem dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Sistem melalui tahapan pre-processing, feature extraction dan word embedding yang dilanjutkan dengan proses deep learning serta pengukuran dengan menggunakan manhattan distance. Hasil akhir dari sistem dibandingkan dengan penilaian manual oleh dosen. Model yang paling stabil dan terbaik ditraining dengan menggunakan hyperparameter dengan kernel sizes bernilai 5, jumlah filter atau output CNN sebesar 64, pool size sebesar 4, Bidirectional LSTM units 50, batch size sebesar 64. Model deep learning ditraining dengan menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0,001 , epoch sebanyak 25 dan menggunakan regularizer L1 sebesar 0,01. Rata-rata error yang diperoleh adalah 29%......This thesis discusses the development of an Automatic Essay Grading System (SIMPLE-O) designed using hybrid CNN and Bidirectional LSTM and Manhattan Distance for Japanese essay grading. The system is designed using Python programming language. The system goes through the stages of pre-processing, feature extraction and word embedding followed by deep learning process and measurement using Manhattan Distance. The final result of the system is compared with manual assessment by lecturers. The most stable and best model is trained using hyperparameters with kernel sizes of 5, number of filters or CNN outputs of 64, pool size of 4, Bidirectional LSTM units of 50, batch size of 64. The deep learning model is trained using the Adam optimizer with a learning rate of 0.001, epoch of 25 and using an L1 regularizer of 0.01. The average error obtained is 29%.